人工智能研究院专著《摄影机器人运动学启发式算法从入门到精通》发布

在北京市教委支持下，人工智能研究院贺京杰讲师、刘强教授以及北京航空航天大学汪苏教授（已退休）共同撰写的《摄影机器人运动学启发式算法从入门到精通》一书，由西北工业大学出版社出版。

本书介绍影视拍摄中的自动化设备、摄影机运动控制设备、摄影机器人的应用现状和发展方向。论述启发式算法应用于特种型摄影机器人运动学分析的方法。

在构建摄影机器人数学模型的基础上，以目标为导向，将最基本的启发式算法思路应用于高维度非线性方程组求解。再以算法暴露出的缺陷为反馈，分析深层次原因，提出算法修正方案。该编排方案，使得读者在面对复杂的数理分析时，可清晰掌握其中的核心思路和目标，不会迷失在繁复细致的符号推导过程中。

本书适用于从事电影拍摄技术研究的专业人员，例如视觉特效技术从业者和机器人领域的研究人员。可作为机器人专业的本科生、硕士生，以及影视技术专业的本科生、硕士生的参考书。本书中摄影机器人概述章节，也适合非相关专业但对机器人艺术创作领域有兴趣的人员学习。

内容简介

电影预演、动作捕捉等多种数字电影技术正在逐渐改变电影拍摄的过程。在多种数字技术成功应用到影视技术的过程中，拍摄使用的机械及自动化设备也在悄然更新换代。本书以奥斯卡视觉特效奖影片所使用技术为导向，结合最新的数字特效技术的实际应用，分析机械及自动化设备在电影拍摄中的作用。在此基础上，分析了电影中机械及自动化设备的应用特点。通过调研和分析，可以看出，包含多种智能和自动化系统的综合型影棚将成为未来主要的拍摄环境。

摄影机的运动控制是电影创作过程的关键环节之一。在视觉特效需求牵引下，摄影机运动控制设备在自动化方面有了较大发展。本书对多种运动控制设备，从机械和控制两个角度分析设备的性能和技术难点。通过分析，可以看出，虽然各种设备的自动化程度和控制方式不同，但是短期内均不会被替代，应针对不同的拍摄需求，选用适当的摄影机运动控制设备。

摄影机器人具有拍摄轨迹精确再现功能，可将多层素材源经过数字处理制作成复合画面，形成多种类型的电影/广告视觉特效。其次，摄影机器人独有的机电特性，可完成人工无法实现的协同拍摄和复杂、高速轨迹拍摄任务。再次，摄影机器人通过预览数据与现实拍摄交互时具备的自动化和人工协作特性，可显著提升拍摄效率，节约拍摄经费。电影预演数据主要作用为通过视觉预览指导实际拍摄。借助摄影机器人，可高效利用预演系统中的轨迹信息，直接转换成现实拍摄。摄影机器人工作空间较大，为得到稳定的可重复的镜头拍摄运动轨迹，平衡机器人自重和结构刚度是设计难点。在对应用较广泛的现有摄影机器人进行结构分析的基础上，提炼出机构设计的主要参数。

本书运动学分析部分，主要包括3个主要内容，分别为运动学模型建立和标定、摄影机器人运动学遗传算法的初级和高级探索、基于物理样机和辅助函数的算法验证。

本书目录

前 言 I

第一章 摄影机器人概述 1

1.1. 电影拍摄中机械及自动化设备发展现状分析 1

1.2. 摄影机运动控制设备发展现状 9

1.3. 摄影机器人现状和分析 14

1.4. 摄影机器人未来发展方向分析和预测 19

运动学模型建立和标定

第二章 摄影机器人运动学模型和标定 24

2.1. 摄影机器人相关理论研究现状和分析 24

2.2. 摄影机器人机构简图和零状态参数表 34

2.3. 不同类型的变换矩阵通式 35

2.4. 摄影机器人变换矩阵 36

2.5. 摄影机器人运动学模型有效性验证 37

2.6. 摄影机器人环形结构顶部俯仰旋转轴推举结构分析 38

2.7. 模型参数标定原理解析 41

2.8. 摄影机器人误差标定模型 51

2.9. 摄影机器人整体标定仿真 74

2.10. 小结 102

第三章 摄影机器人工作空间 103

3.1. 摄影机器人工作空间研究意义和研究重点 103

3.2. 摄影机器人工作空间边界分析 104

3.3. 任意目标点在工作空间内的隶属度判定方法 118

3.4. 多目标点工作空间隶属度判定仿真 120

3.5. 小结 121

摄影机器人运动学遗传算法的初级探索

第四章 摄影机器人关节空间显式遗传逆解算法 122

4.1. 实验仿真用计算机配置 122

4.2. 遗传算法简介 122

4.3. 实验设定 123

4.4. 实验结果 126

4.5. 实验分析 126

4.6. 小结 127

摄影机器人运动学遗传算法的高级探索

第五章 去冗余度摄影机器人运动学逆解 128

5.1. 摄影机器人子结构功能特点分析 128

5.2. 任意确定冗余自由度时摄影机器人运动学逆解 130

5.3. 末端执行器姿态调整3组合轴的逆解 141

5.4. 小结 147

第六章 摄影机器人双冗余度物理约束空间隐式遗传逆解算法 148

6.1. 摄影机器人运动优化目标函数 148

6.2. 摄影机器人使用时运动优化算法的特点和要求 149

6.3. 摄影机器人隐式遗传逆解算法主要概念 150

6.4. 摄影机器人隐式遗传逆解算法基础设定 152

6.5. 双冗余度物理约束隐式遗传逆解算法实验 156

6.6. 种群规模对双冗余度物理约束空间隐式遗传逆解算法的影响 159

6.7. 设定种群规模为100的双冗余度物理约束空间隐式遗传逆解算法实验 160

6.8. 小结 161

第七章 摄影机器人双冗余自由度运动范围分析 163

7.1. 底层直线运动轴取值范围分析 163

7.2. 顶层直线运动轴取值范围分析 172

7.3. 小结 192

第八章 摄影机器人双冗余度理论范围约束遗传逆解算法 193

8.1. 双冗余度理论约束空间嵌套隐式遗传逆解实验仿真 193

8.2. 底层直线运动轴理论约束和顶层直线运动轴物理约束空间双冗余度隐式遗传逆解算法实验仿真 ������ ������ ������ ������ ������ ������ ������ ������ ������ ������ ������ ������ ������ 199

8.3. 判别底层直线运动轴理论子区间约束和顶层直线运动轴物理约束空间双冗余度隐式遗传逆解算法稳定性研究 ������ ������ ������ ������ ������ ������ ������ ������ ������ ������ ������ ������ ������ 204

8.3.2.3. 实验分析 207

8.4. 小结 216

算法验证

第九章 摄影机器人最优逆解物理样机实现 218

9.1. 摄影机器人物理样机 218

9.2. 目标点空间位置测量工具简介 220

9.3. 物理样机零状态校准 220

9.4. 最优逆解数据驱动物理样机运动实验 227

9.5. 小结 231

第十章 随机生成空间坐标系的数学描述 233

10.1. 算法应用场景 233

10.2. 笛卡尔坐标系随机生成数学分析 234

10.3. 笛卡尔坐标系随机样本程序实现 238

10.4. 小结 239

结束语 240

参考文献 242

作者简介

贺京杰

北京航空航天大学机器人学方向博士。北京石油化工学院讲师。

主要研究领域为：摄影机器人、冗余度机器人。参与科研项目包括，飞机复杂结构件装配平台运动规划和监控平台开发、针对运动控制器UMAC的嵌入式开发、8自由度摄影机器人系统开发、冗余度摄影机器人运动学理论研究，作为课题关键技术人员，完成随动型影视机器人系统研发。发表中文学术论文7篇，英文学术论文3篇，其中SCI／EI收录5篇。取得发明专利2篇。

刘强，博士，教授，博导，北京石油化工学院人工智能研究院院长，中韩人工智能国际联合研究中心主任、中国科学院计算机网络信息中心-北京石油化工学院人工智能联合实验室联席主任、北京肛肠学会医工结合研究中心主任。曾任职IBM中国研究院、中国电子信息产业集团等，担任研发和科研管理职位。近年来主要从事智能医学装备、智能机器人、人工智能芯片研究，研制成果包括眼科OCT光学相干断层扫描成像仪、眼科超广角眼底彩色照相机、便携式眼科OCT照相机、光声显微成像仪、数字听诊器与肠鸣音分析系统、光谱治疗仪、生物药物智能机器人、医学影像智能分析系统（眼科影像、肠道CT）等，部分设备进入临床应用，发表论文20余篇，专利11项，软件著作权7项。兼任中关村电子商会人工智能专委会秘书长、北京人工智能学会理事、中国石油化工信息学会理事、中国石油化工研究会理事、中国计算机学会人工智能专委会通讯委员。

汪苏，男，汉族，1959年12月生，北京市人，民盟盟员，清华大学自动化系工业自动化专业和北京航空航天大学焊接专业、航空宇航制造工程专业毕业，研究生学历，博士学位，教授，博士生导师。

曾任北京建筑大学副校长。

（编辑：贺京杰、王文通 审核：刘强 批准：刘强）